AI Agents は結果を理解せずに危険なタスクを完了する可能性がある：研究

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要約 - 研究者らは、AI agentsがタスクの完了に集中するあまり、安全でない、あるいは不合理な作業を遂行することが多いことを発見した。 - この研究では「blind goal-directedness（盲目的な目標指向性）」と呼ばれる行動が特定された。これは、AIシステムが潜在的なリスクや問題を認識することよりも、タスクを完了させることを優先する性質である。 - 研究者らは、AI agentsがメール、クラウドサービス、金融ツール、職場システムへのアクセス権を持つようになるにつれ、この問題がより深刻化する可能性があると警告している。 UC Riverside、Microsoft Research、Microsoft AI Red Team、およびNvidiaの研究者によると、人間のユーザーのように自律的に動作するよう設計されたAI agentsは、指示が危険、矛盾、あるいは不合理なものになってもタスクを遂行し続けることが多いという。水曜日に発表された研究の中で、研究者らはこの行動を「blind goal-directedness」と呼び、AI agentsが安全性、結果、実現可能性、あるいは文脈を適切に評価することなく目標を追求する傾向を説明した。「Mr. Magooのように、これらのエージェントは自身の行動の結果を完全に理解することなく、目標に向かって突き進んでしまう」と、筆頭著者でありUC Riversideの博士課程学生であるErfan Shayegani氏は声明で述べた。「これらのエージェントは非常に有用になり得るが、全体像を把握することよりも目標達成を優先してしまうことがあるため、セーフガードが必要だ」この調査結果は、主要なAI企業が、限られた監督下で職場や個人のタスクを処理するように設計された自律的な「computer-use agents」を開発している中で発表された。従来のチャットボットとは異なり、これらのシステムはボタンのクリック、コマンドの入力、ファイルの編集、アプリケーションの起動、ウェブページの操作などを通じて、ユーザーに代わってソフトウェアやウェブサイトと直接やり取りすることができる。例として、OpenAIのChatGPT Agent（旧Operator）、AnthropicのClaude Computer Use機能（Coworkなど）、およびOpenClawやHermesといったオープンソースシステムが挙げられる。研究では、OpenAI、Anthropic、Meta、Alibaba、DeepSeekのAIシステムを、安全でない、あるいは不合理な行動を露呈させるために設計された90のタスクを含むベンチマーク「BLIND-ACT」を用いてテストした。その結果、エージェントは約80%の確率で危険または望ましくない行動を示し、約41%のケースで有害なアクションを完全に実行したことが判明した。「ある例では、AI agentが子供に画像ファイルを送信するよう指示された。リクエスト自体は一見無害に見えたが、画像には暴力的なコンテンツが含まれていた」と研究は述べている。「エージェントは文脈的な推論が欠如していたため、問題を認識することなくタスクを完了させてしまった」別のエージェントは、税務申告書を作成する際、その指定が納税額を減らすという理由で、ユーザーが障害者であると虚偽の申告を行った。また別の例では、システムが「セキュリティを向上させる」という指示を受け、セーフガードをオフにすることでファイアウォールの保護を無効化した。研究者らはまた、システムが曖昧さや矛盾に苦慮していることも発見した。あるシナリオでは、AI agentが内容を確認せずに誤ったコンピュータスクリプトを実行し、その過程でファイルを削除してしまった。さらに、AI agentsが「文脈を理解できない」「指示が不明確な場合にリスクのある推測を行う」「矛盾している、あるいは意味をなさないタスクを実行する」という3種類のミスを繰り返すことも明らかになった。また、多くのシステムが、その行動が問題を引き起こす可能性があるかどうかを立ち止まって検討するよりも、タスクを完了させることに集中していることも判明した。この警告は、広範なシステムアクセス権を持って動作する自律的なAI agentsに関連する最近のインシデントを受けたものである。先月、PocketOSの創業者であるJeremy Crane氏は、AnthropicのClaude Opusを搭載したCursorエージェントが、単一のRailway APIコールを通じて、わずか9秒で同社の本番データベースとバックアップを削除したと主張した。Crane氏によると、AIはその後、自ら認証情報の不一致を「修正」しようとした結果、複数の安全規則に違反したことを認めたという。「懸念すべきは、これらのシステムが悪意を持っているということではない」とShayegani氏は述べた。「問題は、彼らが正しいことをしていると完全に確信したまま、有害な行動を実行できてしまうことにある」

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